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包含深度学习100多种经典模型,以及TensorFlow和Pytorch代码的综合集合。

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简介:
在过去的十年里,深度学习领域取得了令人瞩目的进步,涌现出大量创新性的模型。TensorFlow和PyTorch等框架的出现,也催生了众多实现方案。然而,对于那些刚入门或从事相关工作的新手来说,如何挑选出最适合自身需求的实现方式仍然是一个重要的考量。rasbt在GitHub上精心收集了一系列深度学习模型,涵盖了TensorFlow和PyTorch的代码实现,共计100个。这些代码集包含了各种各样的深度学习架构、模型以及实用技巧,以Jupyter Notebooks的形式呈现,内容涵盖了从基础的逻辑回归到神经网络、卷积神经网络(CNN)以及图神经网络(GNN)等多个方面,为学习者提供了一个全面的资源库,极具收藏价值。

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  • 100TensorFlowPyTorch实现.zip
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    本资源包含超过100个经典深度学习模型在TensorFlow与PyTorch中的完整代码实现,适合研究者及开发者深入理解和应用各类神经网络架构。 在过去十年里,深度学习取得了显著进展,并且出现了许多新的模型。随着TensorFlow和Pytorch框架的推出,现在有许多实现方法可供选择。然而,对于初学者以及很多从业者来说,在众多选项中挑选合适的实现方案往往是一件困难的事情。 幸运的是,rasbt在GitHub上整理了一份关于使用这两种主流深度学习框架(TensorFlow 和 PyTorch)来构建模型的代码集合,其中包括了100多个不同的深度学习架构、模型和技术技巧。这些资料以Jupyter Notebooks的形式呈现,并涵盖了从基础逻辑回归到复杂的神经网络乃至更先进的CNN和GNN等各类内容。 这份资源非常全面且实用,无论是对入门者还是有一定经验的人来说都极具参考价值,值得大家收藏研究。
  • PyTorch
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    PyTorch深度学习代码集合是一系列基于PyTorch框架实现的深度学习模型和算法的开源代码库,适用于研究与实践。 深度学习是一种机器学习的技术,它模仿人脑的工作方式来处理数据并进行预测或决策。通过构建多层的人工神经网络模型,深度学习能够自动从大量未经标注的数据中提取特征,并用于各种应用领域如图像识别、语音识别和自然语言处理等。
  • 100论文
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    本合集精心整理了超过100篇深度学习领域的经典与前沿研究论文,涵盖神经网络、自然语言处理、计算机视觉等多个子领域,旨在为科研人员和爱好者提供全面的学习资源。 本资源收集自网络分享,包含约100篇关于深度学习的英文原版论文,现提供给需要的朋友使用。
  • 100论文
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    本合集精心挑选并整理了超过100篇深度学习领域的经典与前沿论文,涵盖图像识别、自然语言处理等核心主题。适合研究者和爱好者深入学习参考。 深度学习是人工智能领域的重要分支之一,它模仿人脑神经网络的工作方式,并通过大量数据训练模型来完成模式识别、图像分类、自然语言处理等多种复杂任务。本合集包含超过100篇关于深度学习的学术论文,内容涵盖了基础理论、模型架构、优化方法和最新研究成果。 一、深度学习基础 核心在于多层神经网络结构,这种结构使模型能够从原始输入中提取复杂的特征表示。其中,早期的重要模型之一是深度信念网络(DBN)。这是一种由多个受限玻尔兹曼机堆叠而成的无监督学习模型,用于预训练权重,并随后进行有监督微调以提升分类或回归性能。 二、深度学习模型 1. 卷积神经网络(CNN):在图像处理领域广泛应用。通过卷积层提取局部特征,池化层降低维度,全连接层实现最终的分类决策。 2. 循环神经网络(RNN)与长短时记忆网络(LSTM):适用于序列数据如文本和语音处理。RNN解决了时间序列数据中的依赖问题;而LSTM通过门控机制有效缓解了长期依赖问题。 3. 长短时记忆网络变种:包括门控循环单元(GRU)、双向RNN等,进一步提升了对序列数据的学习能力。 4. 自注意力机制与Transformer模型:自注意力机制打破了传统的序列依赖关系,并提高了并行计算效率。广泛应用于机器翻译和自然语言生成任务。 三、深度学习优化 1. 梯度消失与梯度爆炸:这是训练过程中常见的问题,可以通过权重初始化策略、残差连接以及批归一化技术来缓解。 2. 优化算法:包括随机梯度下降(SGD)、动量SGD、Adam和RMSprop等。这些方法通过不同的方式调整学习率以加速训练过程。 3. 正则化与早停机制:L1和L2正则化用于防止过拟合;而早停策略在验证集上监控性能,提前结束训练以避免模型过度拟合。 四、深度学习应用 包括但不限于计算机视觉(如图像分类、目标检测等)、自然语言处理(如机器翻译、情感分析等),以及强化学习领域的游戏AI和自动驾驶技术。此外,在医疗影像诊断、金融风控及推荐系统等领域也有广泛应用。 五、未来趋势 1. 节能与高效:开发更轻量级的模型,以便在边缘计算设备或低功耗环境中使用。 2. 可解释性提高:增强对深度学习决策过程的理解和透明度。 3. 零样本学习及元学习技术的发展:减少对于大量标注数据的需求,并提升算法泛化能力。 4. 多模态融合研究进展:结合视觉、听觉等多种感官信息,以改进AI的感知与理解功能。 这个论文合集为研究人员提供了丰富的参考资料。深入探索这些文献有助于了解深度学习领域的最新动态,激发新的科研方向并推动人工智能技术持续进步。
  • TF-Deep-Learning:基于TensorFlow
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    TF-Deep-Learning 是一个基于 TensorFlow 的开源项目,提供了一系列用于构建、训练及部署深度学习模型的工具和资源。该项目汇集了各种经典的神经网络架构,并支持快速实验与开发先进的机器学习应用。 该存储库包含我从Udacity的入门到TensorFlow深度学习课程的工作。 内容: 1. 摄氏到华氏转换器 目的:使用线性回归模型(根据输入预测单个值)进行机器学习的概念证明项目。 潜在扩展方向包括能够一次测试多个数字,而不是一个值;查找其他线性方程之间的关系以及更复杂的方程之间的关系。 2. 服装分类器 目的: 使用简单的神经网络从Fashion MNIST数据集中对10种类型的服装进行分类。该模型在测试集上的准确率为87.84%。 使用的数据集涉及了以下对比: - 线性回归与分类问题的区别; - 分类任务使用稀疏分类交叉熵损失函数和softmax激活函数,而回归任务则不使用特定的激活函数且通常采用均方误差作为损失度量。 3. 使用卷积神经网络(CNN)进行服装分类 目的:建立并训练一个卷积神经网络对服装图像进行识别。
  • 100论文.zip
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    本资源包含超过100篇精选的深度学习领域研究论文,涵盖了神经网络、卷积神经网络、递归神经网络等多个方面,适合科研人员和深度学习爱好者深入研读。 本段落介绍了100篇以上的深度学习论文合集,涵盖了DBN(深层信念网络)、ImageNet、语音识别进化、模型优化、无监督学习、RNN(循环神经网络)、迁移学习、一次性深度学习、深度强化学习以及Neural Turing Machine等多个领域。
  • PyTorch-PPT.zip
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    本资源包提供了关于使用PyTorch进行深度学习的详细教程,包括丰富的代码示例和配套PPT讲解,适合初学者快速入门与实践。 深度学习与PyTorch-代码和PPT,基于pytorch的深度学习资料。
  • MATLAB成C-冰盖(DEISM): 冰盖
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    本项目介绍如何在MATLAB中集成C语言编写的代码,以构建和运行深度综合冰盖模型DEISM,实现跨编程语言的有效建模。 Matlab集成的C代码深度综合冰盖模型(DEISM)包含我在博士学位论文中编写的冰盖模型的代码。该模型用Matlab编写,并实现了在文献[1]中导出的冰流方程,基于文献[2]进行了数值模拟。此模型使用自动微分执行基础阻力的反演,在ISMIP-HOM实验中经过测试以验证其正确性。有关模型的具体信息可参见文献[3]或[4]。 该模型解决了文献[1]提出的深度综合冰流方程,通常称为“混合方程”。此名称源于它结合了浅冰近似(SIA)和浅层近似(SSA),这两种方法用于描述冰盖的流动特性。通过这种公式化方式,可以求解二维网格上的冰盖速度,并在此之后重建垂直速度剖面。 模型在Arakawa-C网格上使用有限差分法进行方程的数值求解。该模型可根据表面速度和地形观测反演基础阻力,且与已实现的所有三个滑动定律(线性、Budd及Schoof)兼容。文献[4]中描述了一种新程序,此程序利用Budd和Schoof定律将冰下水文学纳入到基础阻力的反演过程中。 此外,在文献[4]和[5]中,还介绍了如何将冰流模型与一个独立的冰下水文模型整合在一起。关于获取该水文模型副本的信息,请直接联系相关作者。
  • MusicGenerator:运用TensorFlow测试来生成音乐
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    简介:MusicGenerator是一款基于TensorFlow平台开发的应用程序,通过试验各种深度学习算法和模型,旨在创造具有独特风格和情感的音乐作品。 音乐生成器介绍使用TensorFlow实验各种深度学习模型以生成音乐,并解释不同的模型和实验结果。 安装该程序需要以下依赖项(易于使用pip进行安装): - Python 3 - TensorFlow(已通过v0.10.0rc0测试,不适用于以前的版本) - CUDA(有关使用gpu的信息,请参见TensorFlow官方文档以了解更多信息) - Numpy(通常与TensorFlow一起安装即可) - MIDI库 - Tqdm(用于显示进度条,可选但推荐安装) - OpenCv(建议通过其他方法在Python 3环境中单独安装。它主要用于可视化工具来打印钢琴卷谱图,并且是可选的) 所有OpenCV调用都包含在一个特定文件中,可以轻松禁用或删除该部分以避免依赖问题。
  • Python解答.pdf-文档
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    《Python经典习题集及解答》是一本汇集了众多Python编程练习题及其详细解析的资料书,适合初学者和进阶者使用。书中涵盖语法基础、数据结构与算法等多方面内容,帮助读者通过实践提高编程技能。 本段落将解析提供的部分内容中的各个知识点。 1. 导入模块的基本语句: 在Python中,导入模块的常用方式有两种:`import 模块名` 和 `from 模块名 import 功能名`。其中,模块名是指需要被引入的模块名称,而“功能名”可以是该模块中的函数、类或者变量等。例如: ```python import os import random from math import * ``` 此代码展示了如何导入整个os和random模块以及从math库中导入所有内容。 2. 文件操作: Python支持多种文件操作方法,包括打开、读取、写入及关闭文件等。 - 使用`open()`函数以特定模式(如只读`r`, 只写`w`, 追加`a`, 读写`r+`)来开启一个文件; - 利用 `with...as...`语句可以安全地处理资源,确保打开的文件在操作完成后能够被正确关闭。 - 使用诸如fp.read()和fp.write()等方法进行数据输入输出; - 执行 fp.close() 来结束对文件的操作。 例如: ```python fp = open(test.txt, a+) print(Hello World!, file=fp) fp.close() ``` 此段代码演示了以追加模式打开一个名为“test.txt”的文件,并在其中添加了一行文本,之后关闭该文件。 3. 字符串处理: 字符串是Python语言中非常重要的数据类型之一。这里展示了一些常用的字符串操作方法。 - `rindex()` 方法用于查找字符最后一次出现的位置; - 利用切片功能获取指定范围内的子字符串; - 使用`os.rename()`函数更改文件名; 例如: ```python import os file_list = os.listdir(.) for filename in file_list: pos = filename.rindex(.) if filename[pos+1:] == html: newname = filename[:pos+1] + htm os.rename(filename, newname) print(f{filename} --> {newname}) ``` 这段代码遍历当前目录下所有的文件,并将所有以.html结尾的文件重命名为.htm格式。 4. 循环结构: Python支持两种主要类型的循环:`for...in... ` 和 `while`。提供的资料中,使用了前者来迭代处理列表。 ```python x = list(range(500)) for item in x: t = 5**5 print(item + t) ``` 这段代码通过遍历从零到四百九十九的整数序列,并在每次循环时计算五的五次幂,然后将结果与当前数字相加并打印出来。 5. 列表操作: 列表是Python中最常用的容器类型之一。它支持多种操作方式。 - 使用列表推导式创建新列表; - 用`sort()`方法对现有列表进行排序(可选地设置reverse=True参数以实现逆序); - 运用切片功能选择部分元素; 例如: ```python import random x = [random.randint(0,100) for i in range(20)] print(x) y = sorted(x, reverse=True) x[::2] = y print(x) ``` 此段代码首先通过列表推导式创建了一个包含二十个随机整数的数组,接着对其进行排序,并将结果替换原序列中所有偶数索引位置上的元素。 6. 函数定义和参数: 函数定义使用`def`关键字加上函数名以及括号内的形式参数。同时还可以为这些形参指定默认值。 ```python def Join(lst, sep=None): return sep or ``` 该段代码展示了一个名为Join的自定义函数,它接受一个列表lst作为输入,并可选地传入分隔符sep,默认为空字符串。 7. 异常处理: Python提供了异常处理机制来应对程序运行过程中可能出现的问题。 ```python try: fp = open(test.txt) # 文件操作... finally: fp.close() ``` 此段代码展示了如何安全地打开一个文件并执行相关操作,即使在此期间发生错误,`finally`块中的内容也会被执行以确保资源的正确释放。 8. 调试工具: Python内置了调试库pdb。使用`pdb.set_trace()`可以在程序运行时设置断点。 ```python import pdb pdb.set_trace() ``` 当代码执行到这个位置时会暂停,并进入交互式调试模式,帮助开发者诊断问题所在。 综上所述,上述知识点涵盖了模块导入、文件操作、字符串处理、循环结构、列表操作、函数定义及参数设定、异常处理以及使用pdb进行程序调试等核心概念。掌握这些知识对于编写高质量的Python代码至关重要。